
setwd("/Users/italolopez/Dropbox/NEP Evaluation - The role of beliefs/JPE Final Version/JPE Submission/Replication package/Outputs/Tables")

library(ggplot2)
setwd("/Users/italolopez/Dropbox/NEP Evaluation - The role of beliefs/Nicolas/Replicate_results/graphs")
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### DV: zptevir_irtscore2 ###
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################# MV: home_score ###################
set.seed(7688);
require(MASS)
a=0.085
b=0.092
acov <- matrix(c(
  0.002116, 0,
  0,0.0004
),2,2)
rep=20000
conf=95
pest=c(a,b)
mcmc <- mvrnorm(rep,pest,acov,empirical=FALSE)
ab <- mcmc[,1]*mcmc[,2]
low=(1-conf/100)/2
upp=((1-conf/100)/2)+(conf/100)
LL=quantile(ab,low)
UL=quantile(ab,upp)
LL_perc=(LL/0.099)*100
UL_perc=(UL/0.099)*100
LL4=format(LL_perc,digits=4)
UL4=format(UL_perc,digits=4)
print(paste("TA36-CIs","LB%",LL4,"UB%",UL4 ,sep=";" ))
out <-c("TA36-CIs",LL4,UL4)
capture.output(out, file = "TA36-CIs.txt", append = FALSE) 
M=mean(ab)
med=median(ab)
